员工离职分析数据集EmployeeAttritionAnalysis-keshabkkumar
数据来源：互联网公开数据
标签：员工离职, 人力资源, 行为分析, 机器学习, 组织管理, 职业发展, 数据建模, 统计分析
数据概述：
该数据集包含员工相关的结构化数据，记录了影响员工离职的各种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态快照数据。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但根据变量特征推测可能来源于跨国企业。
数据维度：数据集包括员工的基本信息、工作表现、工作环境、薪资福利、工作时长、离职状态等多个维度。具体字段包括EmpID（员工ID）、Age（年龄）、AgeGroup（年龄段）、Attrition（离职状态）、BusinessTravel（出差频率）、DailyRate（日薪）、Department（部门）、DistanceFromHome（离家距离）、Education（教育程度）、EducationField（学历领域）、EmployeeCount（员工数量）、EmployeeNumber（员工编号）、EnvironmentSatisfaction（环境满意度）、Gender（性别）、HourlyRate（时薪）、JobInvolvement（工作投入）、JobLevel（职位级别）、JobRole（职位）、JobSatisfaction（工作满意度）、MaritalStatus（婚姻状况）、MonthlyIncome（月收入）、SalarySlab（薪资等级）、MonthlyRate（月费率）、NumCompaniesWorked（曾就职公司数量）、Over18（是否成年）、OverTime（是否加班）、PercentSalaryHike（薪资涨幅）、PerformanceRating（绩效评分）、RelationshipSatisfaction（关系满意度）、StandardHours（标准工时）、StockOptionLevel（股票期权水平）、TotalWorkingYears（总工作年限）、TrainingTimesLastYear（去年培训次数）、WorkLifeBalance（工作生活平衡）、YearsAtCompany（在职年限）、YearsInCurrentRole（现岗位年限）、YearsSinceLastPromotion（上次晋升年限）、YearsWithCurrManager（与现任经理共事年限）。
数据格式：CSV格式，文件名为Attrition_Analytics.csv，易于数据处理和分析。
该数据集适用于员工离职预测、影响因素分析、人力资源管理优化等研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于人力资源管理、行为科学、数据挖掘等领域的学术研究，如离职预测模型构建、影响离职因素分析、员工满意度与绩效关系研究等。
行业应用：可以为企业人力资源部门提供数据支持，尤其在员工流失管理、人才招聘、薪酬福利优化、员工发展规划等方面提供决策依据。
决策支持：支持企业管理者制定更有效的人力资源策略，降低员工流失率，提高组织效率。
教育和培训：作为人力资源管理、数据分析、机器学习等课程的实训案例，帮助学生和从业者深入理解员工离职的影响因素与预测方法。
此数据集特别适合用于探索员工离职的内在规律，帮助用户构建预测模型、优化人力资源管理策略、提升组织绩效。
